带有变量中误差非正态模型中的Box-Cox变换

Box-Cox变换主要用于得到近似正态分布的随机变量。线性模型中的响应(因)变量Y(或经过变换的Y)通常建立在精确测量无误差的独立变量集上。本文研究独立变量中的测量误差(即变量中误差)对Box-Cox变换中参数估计的影响。研究结果表明,忽略变量中的误差将产生变换参数估计的偏离,该结论由分析论证和随机模拟得以支持。     

具有对数正态分布几何过程的统计推断

在假定几何过程的初始分布为对数正态分布的前提下 ,研究了几何过程的统计推断问题。对其中的参数分别用极大似然法和改进的矩法进行了估计。然后 ,在理论推导、模拟试验和实际数据分析的基础上提出了一些建议。     

基于极大似然算法的风廓线雷达谱矩估计

在风廓线雷达谱数据处理中,雷达低层取样体积探测的谱数据通常出现地物杂波、间歇性杂波、地磁杂波与大气回波谱混杂交叠的情况。为了有效抑制和去除杂波干扰,并且提高风廓线雷达探测范围和测量精度,必须对大气回波谱的谱矩进行有效的估计。通过对风廓线雷达多普勒回波功率谱分析,提出基于极大似然算法估计雷达回波谱谱数据的方法,并且进行了实际数据仿真分析,通过与常规方法进行对比分析,验证了算法的可行性和有效性,在低层取样体积谱矩估计得到了显著的改善。     

论Logistic判别分析中极大似然估计的存在性

研究Logistic判别分析中的极大似然估计的存在性与唯一性问题,是一个在实际中碰到的难题。本文给出了分离及有重叠数据情况下的结论证明。     

ARMA序列无条件平方和Box—Jenkins算法的收敛性与误差

给出ＡＲＭＡ序列无条件平方和Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ算法的矩阵表达式，并推出该算法收敛的充分条件和误差估计，同时给出一种减小误差的方法。     

ARMA序列无条件平方和Box－Jenkins算法的收敛性与误差

给出ＡＲＭＡ序列无条件平方和Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ算法的矩阵表达式，并推出该算法收敛的充分条件和误差估计，同时给出一种减小误差的方法。     

动态调节模型的三阶段最小二乘辨识方法

针对动态调节模型提出一种三阶段最小二乘辨识方法.先将模型变换为CARMA模型,估计出变换后的CARMA模型参数,再利用已得到的参数估计依次辨识原模型中的系统模型参数和噪声模型参数.该方法原理简单,有效可行.     

一种确定混合模型成分的快速方法

混合模型的成分个数经常是未知的,因此对混合模型成分个数的估计尤为重要,通过引入L1距离,提出一种估计混合模型的成分个数的方法,并在此基础上利用EM算法来估计模型参数,模拟验证表明算法是非常有效的。     

雾霾天气下DAML空间相干光通信系统的研究

大气湍流引起的折射率起伏会导致光信号的振幅和相位发生随机波动,同时日益严重的城市雾霾现象带来的系统性能降低问题也不可忽视.基于湍流相位波动和激光器相位噪声的缓慢时变特性,本文提出了将DAML相位估计算法应用到空间相干光通信系统中来提高系统性能,并推导了在大气湍流、激光器相位噪声以及各种天气状况衰减效应影响下,针对DQPSK信号的DAML相位估计系统的误码率,最后重点分析了在雾、霾天气条件下该系统的传输距离限制和波长选择特性.仿真结果表明：湍流相位波动造成的信噪比损失低于0.1 dB;在雾和霾天气下,相较于传统的OOK IM／DD FSO通信系统,DAML相位估计系统在不同的大气湍流环境中至少有500 m的传输距离优势;在霾和薄雾天气,传输波长为1 550 nm的DAML系统比波长为850 nm的系统的性能更优,但在能见度低于200 m的浓雾天气,系统性能基本与波长选择无关.     

基于MODIS数据的积雪提取方法

基于MODIS数据,利用似然分类法及混合像元分解法对积雪分布范围进行了的试验提取,结合地理信息系统技术对积雪分布面积进行初步估算,结果表明,运用混合像元分解法提取的积雪面积精度较高,适于大面积积雪覆盖动态监测。     

Using analysis state to construct a forecast error covariance matrix in ensemble Kalman filter assimilation

Correctly estimating the forecast error covariance matrix is a key step in any data assimilation scheme. If it is not correctly estimated, the assimilated states could be far from the true states. A popular method to address this problem is error covariance matrix inflation. That is, to multiply the forecast error covariance matrix by an appropriate factor. In this paper, analysis states are used to construct the forecast error covariance matrix and an adaptive estimation procedure associated with the error covariance matrix inflation technique is developed. The proposed assimilation scheme was tested on the Lorenz-96 model and 2D Shallow Water Equation model, both of which are associated with spatially correlated observational systems. The experiments showed that by introducing the proposed structure of the forecast error covariance matrix and applying its adaptive estimation procedure, the assimilation results were further improved.     

Geometric consistency for regression model estimation and testing in climatology and meteorology

Abstract

The effects of outliers on linear regression are examined. The sensitivity of classical least‐squares (LS) procedures to outliers is shown to be associated with the geometric inconsistency between the data space and the analysis space. This is illustrated for both estimation and inference. A geometrically consistent procedure based on the Euclidean distance is proposed. This procedure involves the least absolute deviation (LAD) regression and a new permutation test for matched pairs (PTMP). Comparisons made with LS techniques demonstrate that the proposed procedure is more resistant to the existence of outliers in the data set and leads to more intuitive results. Applications and illustrations using meteorological and climatological data are also discussed.     

基于集合的观测资料影响性评价——简单AGCM的理想试验

在Liu and Kalnay (2008) 的研究基础上, 将基于集合的观测资料影响性评价方法(简称LK08法)运用到一个简单的大气环流模式中, 对模拟探空资料的预报影响性进行了综合评价, 考察了LK08法在真实大气环流模式上的适用性。研究结果表明, 应用基于集合的评价方法可以一次性计算出同化系统中每个观测的影响性, 然后按观测手段、观测区域等进行影响性数值的简单累加, 以此可以比较不同类型观测的相对影响性。比较结果显示, 不同半球的模拟探空观测对预报的总影响性相差不大, 但由于南半球资料个数要远远少于北半球, 因此, 南半球单个观测的影响性要大于北半球的单个观测。不同观测类型对预报的总影响性也不相同。有效性验证分析表明, 按LK08法计算得到的总体观测影响性能解释实际影响性的70%～80%, 且很好地抓住了其变化和走势。     

电气系统中电涌保护器的雷电流能量配合设计

分析了电涌保护器(SPD)使用中所涉及到的雷电流能量配合设计。首先分析了单级SPD与被保护设备之间的配合,使用最大振荡距离和耦合距离的计算公式来测算配合的成功性;其次分析了多级SPD之间的配合,着重分析了两级SPD(开关型和限压型组合)的配合,并采用瞬态级间电压降微分方程作为能量配合中所必须遵循的关系式,以及用不同雷电流波形来计算解耦合器的大小,最后提出一个可行的SPD能量配合设计基本步骤。     

使用遗传算法优化雷达测量降水Z-R关系

将遗传算法应用到雷达测量降水的Z-R关系参数优化问题中,通过引入改进的误差函数加入总降水量误差控制,对1998年6月28日~7月2日阜阳地区的两次降水过程进行了参数优化试验,并和常规的最小二乘法、最优化方法及M-P参数法进行了对比,试验结果表明:新方法在总降水量估测方面具有更高的准确性和更好的动态适应性。     

Short-Term Dynamic Radar Quantitative Precipitation Estimation Based on Wavelet Transform and Support Vector Machine

Currently, Doppler weather radar in China is generally used for quantitative precipitation estimation (QPE) based on the Z-R relationship. However, the estimation error for mixed precipitation is very large. In order to improve the accuracy of radar QPE, we propose a dynamic radar QPE algorithm with a 6-min interval that uses the reflectivity data of Doppler radar Z9002 in the Shanghai Qingpu District and the precipitation data at automatic weather stations (AWSs) in East China. Considering the time dependence and abrupt changes of precipitation, the data during the previous 30-min period were selected as the training data. To reduce the complexity of radar QPE, we transformed the weather data into the wavelet domain by means of the stationary wavelet transform (SWT) in order to extract high and low-frequency reflectivity and precipitation information. Using the wavelet coefficients, we constructed a support vector machine (SVM) at all scales to estimate the wavelet coefficient of precipitation. Ultimately, via inverse wavelet transformation, we obtained the estimated rainfall. By comparing the results of the proposed method (SWT-SVM) with those of Z = 300 × R1.4, linear regression (LR), and SVM, we determined that the root mean square error (RMSE) of the SWT-SVM method was 0.54 mm per 6 min and the average Threat Score (TS) could exceed 40% with the exception of the downpour category, thus remaining at a high level. Generally speaking, the SWT-SVM method can effectively improve the accuracy of radar QPE and provide an auxiliary reference for actual meteorological operational forecasting.     

改进的切线性模式对一个边界层模式变分资料同化的改善

大气、海洋中边界层物理过程的强非线性会对切线性模式近似（尤其是当积分时间长时）有较大的影响，从而给相应的4维变分资料同化问题的求解造成困难。本构造了Mellor-Yamada湍流封闭模式（level 2.5)的一个改进的切线性模式，相比通常的切线性模式和简化的切线性模式可以提高对非线性扰动的逼近。利用这个改进的切线性模式的伴随模式分别进行了1到7天的变分资料同化试验，得到了满意的结果。而用通常的伴随模式和简化的伴随模式都无法得到令人满意的结果。     

雷达与雨量计联合估测降水的相关性分析

在对比分析质量控制前后雷达估测降水量与自动雨量计降水量之间相关性的基础上,采用雷达-雨量计联合校准方法,对14种不同密度雨量计校准雷达估测降水的效果进行分析。结果表明:在使用雷达资料和雨量计资料前有必要对资料的质量进行分析与控制。联合雨量计校准雷达能明显提高雷达对降水的估测能力;采用不同密度雨量计校准雷达,随着校准雨量计密度的加大,雷达估测降水的精度不断提高并趋于稳定。校准雷达的效果及所需雨量计密度与降水类型有关,当校准效果相同时,积云强降水过程需要的雨量计密度最大,积混对流性降水过程次之,层云稳定性降水过程需要的雨量计密度最小。不同方法的校准效果不同,卡尔曼滤波方法适合于对稳定性降水的校准,或在雨量计密度低的地区对雷达进行校准;变分校准法和最优插值法的校准效果相当,适合对积混对流性降水的校准,或在雨量计密度高的地区对雷达进行校准。